[发明专利]一种基于多相互斥水平集的黏连细胞图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于多相互斥水平集的黏连细胞图像分割方法。通过对显微细胞图中的类圆细胞进行Hough变换圆检测，获取所有细胞的圆心，以每个细胞的圆心自动设置一个小圆作为初始曲线，通过图像梯度信息的引导，采用多水平集函数同时演化的方式，在互斥能量的作用下对黏连细胞区域进行独立演化，且能保证不同封闭曲线间的互斥，从而达到分割黏连细胞图像的效果，解决传统分割方法难以分割黏连拥挤的细胞群区域的问题。本发明具有处理步骤少，所分割的细胞轮廓线自然，可用于类圆细胞图的分割和计数，测量精度高，适应能力强的优点。

主权项

1.一种基于多相互斥水平集的黏连细胞图像分割方法，其步骤为：步骤一、读取细胞图像，并对其进行二值化及阈值处理，获得代表细胞区域的近似圆形斑块图；步骤二、利用Hough圆检测方法对斑块图进行检测，获取图像中全部近似圆形斑块的类圆圆心；步骤三、以小于最小细胞的CHT检测圆半径作为所有细胞区域的初始圆半径，依据步骤二所得每个细胞类圆圆心坐标设置多个水平集的圆形初始曲线；步骤四、对多相互斥水平集能量泛函采用梯度下降法进行求解得到对应的偏微分方程；其中，多相互斥水平集模型将互斥能量项与DRLSE模型以多相水平集的方式进行结合，对于水平集函数φ_i，所述多相互斥水平集能量泛函为：式中，R_p(φ)为距离规则能量项，L_g(φ)为曲线长度项，A_g(φ)为面积项，为互斥能量项，μ、λ、α、ω均为加权系数；其中：上式中，Ω为图像全域，g为边界检测函数，Hε为近似光滑函数，δε为Hε的导函数；多相互斥水平集能量泛函能够进一步表示为：利用梯度下降法对所述的多相互斥水平集能量泛函进行求解，得到如下偏微分方程：其中div为散度算子，变量j为演化优先级参数；步骤五、将步骤三所得初始曲线作为φ0代入到偏微分方程进行求解，从而引导图像中多个初始曲线同时向目标边界演化；步骤六、重复步骤五，继而得到细胞图像的最终边界轮廓。